Resumen de la versión R2021b

 

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Aspectos destacados de la versión R2021b

Nuevos productos

Actualizaciones importantes

  • Lidar Toolbox - utilice la app Lidar Viewer para visualizar, analizar y preprocesar nubes de puntos de LiDAR de manera interactiva
  • Simulink Code Inspector - utilice la pestaña contextual Code Inspector para comprobar la compatibilidad, inspeccionar el código y ver los resultados directamente en el modelo
  • Simulink Control Design - diseñe controladores adaptativos de referencia de modelos
  • Symbolic Math Toolbox - obtenga sugerencias sobre siguientes pasos para flujos de trabajo simbólicos en MATLAB Live Editor
  • Wavelet Toolbox - utilice el análisis de wavelets para procesar y extraer características de señales e imágenes para flujos de trabajo de IA

Recursos

Actualizaciones por producto

Línea de productos MATLAB

MATLAB

  • Editor: explore nuevas prestaciones de reestructuración de código y edición de bloques, así como mejoras en las sugerencias de código, la finalización de código y el depurador
  • Interfaz de Python: ejecute comandos y scripts de Python desde MATLAB
  • BackgroundPool: ejecute funciones de MATLAB en un subproceso en segundo plano
  • Tareas de Live Editor: resuma, transforme, filtre grupos de datos (cálculo por grupo), y centre y escale datos (normalización de datos) de manera interactiva
  • Función trenddecomp: identifique tendencias en los datos
  • HDF5: soporte para la versión 1.10 de HDF5, incluidas las características de escritor único/lector múltiple (SWMR), conjunto de datos virtual (VDS) y ajuste preciso de caché de metadatos
  • Hardware: utilice nuevas apps para comunicarse con dispositivos a través de TCP/IP (explorador TCP/IP) y en serie (explorador serie)
  • Funciones ode78 y ode89: utilice solvers de Runge-Kutta de orden superior para ecuaciones diferenciales ordinarias
  • Proyectos: organice, gestione y comparta su trabajo con proyectos en MATLAB Online

Lidar Toolbox

  • App Lidar Viewer: visualice, analice y preprocese nubes de puntos de LiDAR de manera interactiva con la app Lidar Viewer
  • Procesamiento de datos de LiDAR aéreo: aplique algoritmos de Deep Learning y SLAM en datos de LiDAR aéreo

Wavelet Toolbox

  • Extracción de características con Machine Learning y Deep Learning: realice análisis de señales e imágenes, preprocesamiento y extracción de características con técnicas de wavelets y apps interactivas para modelos de IA
  • Aceleración e implementación: acelere los algoritmos de wavelet con procesadores multinúcleo y GPU; genere código para prototipado de escritorio e implementación integrada

Línea de productos Simulink

Simulink

  • Panel de simulaciones múltiples: ejecute varias simulaciones para diferentes escenarios desde Simulink Editor
  • Pestañas personalizadas: agregue pestañas personalizadas a la barras de herramientas de Simulink
  • Minimapa: proporciona contexto al hacer zoom en parte de un diagrama de bloques

Stateflow

  • Intersecciones de entrada y salida: cree conexiones de entrada y salida entre los límites jerárquicos

System Composer

  • Interfaces físicas con Simscape: cree interfaces físicas, puertos y conexiones en los componentes
  • Arquitecturas de software: cree arquitecturas de software a partir de componentes existentes
  • Soporte para arnés de pruebas: cree arnés de pruebas para componentes de System Composer

Simulink Compiler

  • Ajuste de parámetros en tiempo de ejecución: ajuste parámetros mientras se ejecuta una simulación implementada

IA, Data Science y estadística

Statistics and Machine Learning Toolbox

  • Redes neuronales superficiales: utilícelas en Simulink como bloques nativos; automatice el ajuste de hiperparámetros
  • Machine Learning: explore clusterings de K-means en una tarea en tiempo real y utilice el bosque de aislamiento para detectar anomalías
  • Implementación: exporte modelos desde la app Classification and Regression Learner a MATLAB Production Server

Deep Learning Toolbox

  • Redes convolucionales 1D: cree y entrene redes para datos de secuencias y series temporales
  • Deep Network Designer: exporte redes entrenadas a Simulink
  • EDO neuronales: calcule una solución de Deep Learning para ecuaciones diferenciales ordinarias no rígidas con dlode45

Sistemas de control

Simulink Control Design

  • Bloque Model Reference Adaptive Control: diseñe y simule controladores adaptativos de referencia de modelos

Reinforcement Learning Toolbox

  • Generación de funciones de recompensa: genere automáticamente funciones de recompensa a partir de las especificaciones del controlador

Model Predictive Control Toolbox

  • Control predictivo por modelo no lineal: implemente controladores predictivos por modelo no lineales multietapa con el solver FORCESPRO de Embotech

System Identification Toolbox

  • Modelos ARX no lineales: cree modelos que utilicen funciones de regresión basadas en algoritmos de Machine Learning

Predictive Maintenance Toolbox

  • Diagnostic Feature Designer: clasifique características no etiquetadas y genere características del espectro para bandas de frecuencia de fallos características en maquinaria rotativa

RF y señal mixta

RF PCB Toolbox

  • Nuevo producto: realice análisis electromagnéticos de placas de circuitos impresos

Signal Integrity Toolbox

  • Nuevo producto: simule y analice enlaces de alta velocidad en serie y en paralelo

Matemáticas y optimización

Symbolic Math Toolbox

  • Sugerencias sobre siguientes pasos: obtenga sugerencias sobre siguientes pasos para flujos de trabajo simbólicos en MATLAB Live Editor

Global Optimization Toolbox

  • Flujo de trabajo basado en problemas: resuelva problemas de optimización global o no diferenciable con un flujo de trabajo de optimización basado en problemas